8 大模型微调

        

大部分接触大模型的同学大家可能都受限于资源的限制，无法对大模型重新训练。那么如何解决这一困境？我们暂且假定大模型为通用化模型，但是在某一方面的专业领域知识却不强，如果使用专业领域知识重新训练调整，这对资源还有人力都是极大的挑战，因此为在保证资源一定的条件下得到一个效果良好的模型，我们需要最大模型进行微调，对璞玉进行细琢，得到我们想要的样子。

       大型预训练模型的训练成本非常高昂，需要庞大的计算资源和大量的数据，一般人难以承受。这也导致了一些研究人员难以重复和验证先前的研究成果。为了解决这个问题，研究人员开始研究 Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) 技术。PEFT 技术旨在通过最小化微调参数的数量和计算复杂度，来提高预训练模型在新任务上的性能，从而缓解大型预训练模型的训练成本。这样一来，即使计算资源受限，也可以利用预训练模型的知识来迅速适应新任务，实现高效的迁移学习。因此，PEFT 技术可以在提高模型效果的同时，大大缩短模型训练时间和计算成本，让更多人能够参与到深度学习研究中来。

1 大模型微调步骤

1. 准备数据：

   • 收集并预处理特定任务的数据集。
   • 数据集应包含输入（例如文本）和对应的标签（例如分类标签）。

2. 选择模型：

   • 选择一个适合特定任务的大模型，例如 BERT、GPT-3 或者其他相关的预训练模型。

3. 模型加载：

   • 加载预训练模型及其权重。
   • 通常使用框架提供的工具或API来加载模型。

4. 定义任务层：

   • 定义一个或多个附加的任务层，用于适应特定任务的需求。
   • 例如，对于文本分类任务，可以在模型顶部添加一个线性层和 softmax 函数。

5. 冻结部分层（可选）：

   • 为了防止预训练模型的学习效果被大幅改变，可以选择冻结部分模型层，仅对任务层进行训练。
   • 冻结某些层可以减少计算成本，并有助于防止过拟合。

6. 设置训练参数：

   • 选择合适的优化器（例如 AdamW）、学习率、批次大小等。
   • 设定训练轮数（epoch）和其他超参数。

7. 训练模型：

   • 使用特定任务的数据集对模型进行训练。
   • 训练过程中可以使用验证集来监测性能，并根据需要调整超参数。

8. 评估和调整：

   • 在测试集上评估模型性能。
   • 根据评估结果调整模型架构或超参数，以进一步优化性能。

9. 保存模型：

   • 保存微调后的模型及其权重，以便将来使用。

 一点建议：

1. 在LLM时代，需要牢记 数据质量 > 数量；
2. 全流程的LLM训练包括：预训练、监督微调、奖励模型、强化学习，多数情